人工智能基础与安防深度学习自然场景下的现场总线技术论文探索
当前，人工智能已成为各行各业的焦点关键词，其在物理安防领域的应用尤为重要。广义的人工智能指的是机器计算的智能，而非人类本身。在安防行业，我们所说的AI是指模仿人类及生物认知功能的技术应用，即模仿人类大脑学习和解决问题的思路和方法。
人工智能推动了安防行业的快速发展。计算机硬件、更有效训练系统编程方法以及传感器（包括摄像头）的激增共同促进了这一过程。三大趋势中的第一项是计算机硬件崛起，特别是图形处理器（GPU），能够高效地处理复杂计算，并且具有可扩展性。第二项是神经网络与GPU并行工作，这种系统可以同时处理大量数据。第三项则是“大数据”的激增，为人工智能提供了源动力，并增强了系统功能。
深度学习是一种特殊类型的人工智能，它需要使用大量来自神经网络学习系统的大量数据。这使得它在视频监控中特别有用，因为它能帮助识别目标物体并做出决策。
深度学习改变了视频监控系统的有效性，使其比之前基于编程算法的系统更加准确。此前，程序员可能花费数月时间编写代码来告诉计算机什么样子的汽车，但神经网络可以通过展示大量示例“学习”而不需要编程。一旦训练完成，可以将这些受过训练的人工智能部署到设备或边缘摄像头上，以便快速识别目标物体并作出决策。
深度学习实现超乎人类水平模式识别精确率，同时具备抗干扰能力，可以分类和识别数千个不同特征，如最新的人脸识别、车牌识别等准确率接近100%，这使得深度学习对视频分析应用具有很高价值和意义。
